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内容简介：大气污染是关乎人民健康的重大民生问题，也是制约我国区域经济社会可持续发展的瓶颈。然而，传统数据处理方法难以精准刻画其区域特征，影响了协同治理策略的科学性。本书以PM2.5为代表性污染物，融合数据挖掘、机器学习等大数据技术与计量经济学、管理学等传统政策研究方法，聚焦协同治理中的时空关联核心问题，从PM2.5的时空模式挖掘、治理区域划分和影响因素评估三个层面，构建基于频繁模式挖掘的PM2.5污染协同治理决策模型。本书不仅深化了对PM2.5污染协同治理内在机制的理解，也为政府制定科学、精细与协同的治理策略提供了重要的决策依据与方法论支持。